如何在本地部署DeepSeek大模型实现联网增强的AI应用
1|1一、前言
在本地部署大语言模型(LLM)并赋予其联网能力,是当前AI应用开发的重要方向。本文将基于Microsoft Semantic Kernel框架,结合DeepSeek本地模型和自定义搜索技能,展示如何构建一个具备联网增强能力的智能应用。
1|2二、环境准备
运行环境要求:
- .NET 6+ 运行环境
- 本地运行的Ollama服务(版本需支持DeepSeek模型)
- 可访问的搜索引擎API端点
核心NuGet包:
- Microsoft.SemanticKernel
- Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Ollama
1|3三、实现原理
1. 架构设计
[用户输入] → [搜索模块] → [结果预处理] → [LLM整合] → [最终响应]
2. 核心组件
- Ollama服务:托管DeepSeek模型的本地推理
- Semantic Kernel:AI服务编排框架
- 自定义SearchSkill:联网搜索能力封装
1|4四、代码实现解析
1. Ollama服务集成
var endpoint = new Uri("http://你的ollama地址:11434"); var modelId = "deepseek-r1:14b"; var builder = Kernel.CreateBuilder(); builder.AddOllamaChatCompletion(modelId, endpoint);
2. 搜索技能实现
public class SearchSkill { // 执行搜索并处理结果 public async Task<List<SearchResult>> SearchAsync(string query) { // 构建请求参数 var parameters = new Dictionary<string, string> { { "q", query }, { "format", "json" }, // ...其他参数 }; // 处理响应并解析 var jsonResponse = await response.Content.ReadAsStringAsync(); return ProcessResults(jsonResponse); } }
3. 主流程编排
// 初始化服务 var kernel = builder.Build(); var chatService = kernel.GetRequiredService<IChatCompletionService>(); var searchService = kernel.GetRequiredService<SearchSkill>(); // 执行搜索 List<SearchResult> result = await searchService.SearchAsync(query); // 构建提示词 var chatHistory = new ChatHistory(); chatHistory.AddSystemMessage($"找到{result.Count}条结果:"); // ...添加搜索结果 // 获取模型响应 await foreach (var item in chatService.GetStreamingChatMessageContentsAsync(chatHistory)) { Console.Write(item.Content); }
1|5五、功能特性
混合智能架构
- 本地模型保障数据隐私
- 联网搜索扩展知识边界
- 流式响应提升交互体验
搜索增强功能
- 结果相关性排序
var sortedResults = results.OrderByDescending(r => r.Score);
- 域名过滤机制
- 安全搜索支持
private List<Result> FilterResults(...)
1|6六、应用场景示例
以Vue-Pure-Admin模板开发为例:
用户输入:基于vue-pure-admin做一个表格页面
系统响应:
1. 搜索官方文档相关内容
2. 整合最佳实践代码示例
3. 给出分步实现建议
1|7七、总结
通过本文的实现方案,开发者可以:
- 在本地安全地运行DeepSeek大模型
- 灵活扩展模型的实时信息获取能力
- 构建企业级AI应用解决方案
完整项目代码已托管至GitHub(示例地址),欢迎开发者参考和贡献。这种本地+联网的混合架构,为构建安全可靠的智能应用提供了新的可能性。
https://github.com/zt199510/deepseeksk
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